TIMR:模板图像匹配矫正

作者:张祥祥; 吕学强; 韩晶; 游新冬; 张凯
来源:小型微型计算机系统, 2022, 43(04): 807-814.
DOI:10.20009/j.cnki.21-1106/TP.2020-0943

摘要

针对当前文档图像透视变形矫正算法抗干扰性差,矫正效果不佳等问题,本文提出一种基于BRISK特征点检测与匹配的文档图像矫正算法,称之为模板图像匹配矫正算法(Template Image Matching Rectification, TIMR).该算法仅需制作目标领域内的单张矫正模板图像,并结合BRISK算法与本文提出的双重特征点过滤算法实现该领域所有透视变形文档图像的矫正处理.其中,双重过滤算法包含特征点先验过滤(Prior Filtering, PF)与特征点迭代匹配过滤(Iterative Matching Filtering, IMF)算法,有效地过滤掉了矫正模板图像中的无关特征点与不稳定特征点,实现特征点匹配与TIMR算法的加速.在特定的医疗领域的检验单文档图像数据上进行矫正测试,并与当前主流矫正的算法与商业软件进行了比较.实验结果表明,本文算法具有使用简单方便,鲁棒性强,矫正效果好和矫正速度快等特点.